エンジニアとしての
経験を活かす

秋本 大樹

データサイエンティスト

2020年1月入社
1987年生まれ。前職では大手サービス会社のデータエンジニアとして、社内ビックデータを収集する分析基盤環境の構築・運用を経験。大学時代に専攻した数学の知識を活かし、当社データサイエンティストとして転身。

内山 晋太郎

エンジニア

2019年10月入社
1989年生まれ。前職ではWeb制作会社のエンジニアとして、飲食業界や医療業界のWebサイトシステム構築業務を経験。AI関連技術への興味から転職し、当社エンジニアとなる。

元々はエンジニアだった秋本さん。どのような経緯でデータサイエンティストに転身を?

秋本
(データサイエンティスト)
僕はもともと数学が好きで、それが活かせる仕事としてエンジニアを選択しました。データを見るのが得意なので、データエンジニアとしてキャリアを積んでいましたが、自身のバックグラウンドが活かせるデータサイエンスという分野にも強く惹かれていました。

その際にJDSCを知り、「ここでならエンジニアとしての経験を活かしつつデータサイエンスの仕事ができるのではないか」と思えたので、キャリアチェンジを選択しました。今のところ抵抗なくジョインできています。

内山(エンジニア) 私もWebサイト制作系のエンジニアだったので、データサイエンス領域の実務経験がなく、通用するのか不安な気持ちは強かったですよ。でも、業務に入ってみるとアプリケーション構築やデータベースの構築など、エンジニアとして経験したものが生かせる部分も多いなと感じました。

秋本
(データサイエンティスト)
そうですよね。データサイエンスといっても、ただモデルを構築するだけでなく、それをクライアントが実運用できるものにしないと意味がない。そのためには Web 開発等のエンジニアとして全体的なスキルは必ず必要になると思います。特に最近では MLOps という分野が発展していることもあって、エンジニアとデータサイエンティストとの垣根は低くなっていると感じます。

内山(エンジニア) 確かに私も MLOps という分野を通じてデータサイエンスへの接点が多くなっている印象です。データサイエンティストが作ったモデルをどう実装し、どう届けるかを真剣に考えると、データサイエンスを自ずと学ぶことになります。

社内ではどのような開発体制をとっているの?

秋本
(データサイエンティスト)
社内のプロジェクトではスクラムによる開発を行っています。データサイエンティストとエンジニアが同じスクラムに入り、積極的に意見交換を行いながら開発を重ねています。

内山(エンジニア) データサイエンティストが作ったモデルの意味を説明してもらったり、逆にエンジニアが作成したデータを説明したりと、活発な議論が行われていますよね。話し合うことでタスクに対する互いの理解が深まり、コミュニケーションロスによる手戻り等も発生しにくくなっているのでとても良いことだと思います。

秋本
(データサイエンティスト)
僕が経験してきた会社の中ではデータサイエンティストとエンジニアの組織は分かれていることが多かったので、この開発体制については新鮮ですね。両者がお互いのことを理解しようと学習を重ねており、JDSCにとって、とても大きなプラスになっていると感じています。